[发明专利]一种基于多模态超图学习的微博情感预测方法在审
| 申请号： | 201611128388.9 | 申请日： | 2016-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN106776554A | 公开（公告）日： | 2017-05-31 |
| 发明（设计）人： | 纪荣嵘;曹冬林;陈福海 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06F17/30;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 厦门南强之路专利事务所(普通合伙)35200 | 代理人： | 马应森 |
| 地址： | 361005 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 一种基于多模态超图学习的微博情感预测方法，属于多模态情感分析领域。针对在微博多通道内容上的情感预测中存在的问题，提供一种基于多模态超图学习的微博情感预测方法。包括以下步骤1)提取微博多模态特征；2)计算微博间距离；3)构建多模态超图模型；4)超图学习。更好关联不同的模态解决模态间的独立性，在微博情感预测上有比较好的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多模态 超图 学习 情感 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于多模态超图学习的微博情感预测方法，其特征在于包括以下步骤：1)提取微博多模态特征；2)计算微博间距离；3)构建多模态超图模型；4)超图学习。
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